Découvrez comment Amazon Q Developer et SageMaker simplifient le développement de modèles d'apprentissage automatique grâce aux interactions en langage naturel, rationalisant ainsi le flux de travail des data scientists.
- Introduction à Amazon Q Developer et SageMaker
Aperçu d'Amazon Q Developer
Aperçu d'Amazon SageMaker
Avantages des interactions en langage naturel dans l'apprentissage automatique
- Configuration de votre environnement
Prérequis et exigences de configuration
Accéder à Amazon Q Developer
Naviguer dans Amazon SageMaker
- Comprendre les interfaces en langage naturel
Notions de base du traitement du langage naturel dans l'apprentissage automatique
Comment Amazon Q Developer utilise le NLP pour la création de modèles
Exemples d'utilisation des interfaces en langage naturel en science des données
- Préparation et gestion des données
Importer et gérer les données dans SageMaker
Utiliser le langage naturel pour interroger et prétraiter les jeux de données
Techniques de labellisation et d'augmentation des données
- Construire des modèles d'apprentissage automatique avec le langage naturel
Concevoir la structure du modèle avec Amazon Q
Mettre en œuvre des algorithmes via des commandes en langage naturel
Personnaliser les paramètres du modèle en utilisant le langage naturel
- Entraînement et évaluation des modèles
Configurer l'entraînement avec SageMaker
Suivre les travaux d'entraînement via des commandes en langage naturel
Évaluer la performance du modèle avec les outils intégrés de SageMaker
- Déploiement et inférence
Déployer des modèles en utilisant les outils de SageMaker
Effectuer des inférences via des requêtes en langage naturel
Mettre à l'échelle et optimiser les modèles pour une utilisation en production
- Meilleures pratiques et techniques avancées
Améliorer la précision des modèles avec des techniques avancées en langage naturel
Ajustement automatique des modèles et optimisation des hyperparamètres
Sécuriser et gérer les workflows d'apprentissage automatique
- Études de cas et applications réelles
Revue des implémentations réussies d'Amazon Q et SageMaker
Discussion sur les défis et solutions dans le développement de modèles en langage naturel
- Projet : Développer une solution d'apprentissage automatique
Définir une problématique en utilisant le langage naturel
Construire, entraîner et déployer un modèle d'apprentissage automatique avec SageMaker et Amazon Q
Présenter et critiquer les résultats du projet
- Conclusion et étapes suivantes
Récapitulatif des points clés
Opportunités pour un apprentissage supplémentaire et des voies de certification
Discussion ouverte sur les avancées futures des outils d'IA en langage naturel
